本發明實施例提供了一種智能網絡攻擊檢測方法及裝置,該方法包括:將預設系統的特征集轉化為函數并導入到建立的學習系統的數學模型中;通過稀疏算法獲得特征集的基并得到網絡防護特征集;構建循環神經網絡,對網絡防護特征集中的基函數進行擴展和推理,以預警變種的新的網絡攻擊數據包;構建卷積神經網絡,以判定待檢測數據包是否為有害數據;根據預設系統對待檢測數據包的判斷結果和學習系統對待檢測數據包的判斷結果對基函數的組合和數量進行調整以進化學習系統的數學模型。該網絡攻擊檢測方式通過自學習及自適應能力能夠預警變種的新的網絡攻擊數據包,具備自動化擴展和智能性。
聲明:
“智能網絡攻擊檢測方法及裝置” 該技術專利(論文)所有權利歸屬于技術(論文)所有人。僅供學習研究,如用于商業用途,請聯系該技術所有人。
我是此專利(論文)的發明人(作者)